| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 1 绪论 | 第14-30页 |
| ·选题的背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-28页 |
| ·隧道纵向长期沉降的原因和机理 | 第16-18页 |
| ·隧道纵向变形模式的研究 | 第18-23页 |
| ·隧道纵向长期沉降预测方法 | 第23-26页 |
| ·隧道纵向长期沉降的监测方法 | 第26-27页 |
| ·存在的问题 | 第27-28页 |
| ·论文的研究内容 | 第28-30页 |
| ·研究思路及内容 | 第28-29页 |
| ·基本假定 | 第29-30页 |
| 2 不均匀土层下隧道纵向沉降理论分析 | 第30-48页 |
| ·温克尔弹性地基理论 | 第30-31页 |
| ·温克尔弹性地基模型 | 第30页 |
| ·梁的基本方程 | 第30-31页 |
| ·隧道—不均匀土体无限长梁模型 | 第31-39页 |
| ·温克尔地基上的无限长梁 | 第31-32页 |
| ·集中荷载作用下不均匀地基上的无限长梁 | 第32-34页 |
| ·偏离原点的集中荷载作用下的无限长梁 | 第34-38页 |
| ·分布荷载作用下不均匀地基上的无限长梁 | 第38-39页 |
| ·隧道-土体不均匀地基有限长梁模型 | 第39-43页 |
| ·力学模型 | 第39-40页 |
| ·有限长梁的解 | 第40-43页 |
| ·参数影响分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 3 列车荷载作用下隧道下卧土体累积变形试验研究 | 第48-64页 |
| ·下卧土体的变形特征 | 第48-49页 |
| ·试验内容与装置 | 第49-53页 |
| ·试验内容 | 第49页 |
| ·试验装置 | 第49-50页 |
| ·试样制备 | 第50-51页 |
| ·试验方案的确定 | 第51-53页 |
| ·试验步骤 | 第53页 |
| ·试验结果分析 | 第53-63页 |
| ·破坏轴向力试验 | 第53-54页 |
| ·累积永久变形试验 | 第54-60页 |
| ·含水率对累积变形的影响 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 4 局部荷载作用下隧道纵向沉降有限元分析 | 第64-82页 |
| ·隧道结构三维有限元分析 | 第64-67页 |
| ·隧道周围土体本构模型及其基本假设 | 第64-65页 |
| ·隧道结构三维有限元几何建模 | 第65-67页 |
| ·有限元计算结果及分析 | 第67-80页 |
| ·模型参数 | 第67页 |
| ·下卧土层变化时隧道纵向沉降分析 | 第67-71页 |
| ·局部加载时隧道纵向沉降分析 | 第71-75页 |
| ·局部卸载时隧道纵向变形分析 | 第75-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 5 基于人工神经网络的隧道长期沉降预测研究 | 第82-100页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第82-85页 |
| ·人工神经元模型 | 第82-83页 |
| ·人工神经网络 | 第83-84页 |
| ·人工神经网络的连接模式 | 第84-85页 |
| ·BP神经网络模型 | 第85-87页 |
| ·BP网络结构 | 第85页 |
| ·BP网络学习过程 | 第85-86页 |
| ·BP神经网络模型设计内容 | 第86-87页 |
| ·基于MATLAB改进的BP神经网络的隧道长期沉降预测建模 | 第87-96页 |
| ·目前算法的不足 | 第87-88页 |
| ·输入层、输出层的设计 | 第88页 |
| ·传递函数及训练函数的选取 | 第88-90页 |
| ·工程数据预处理的改进 | 第90-92页 |
| ·隐含层及其神经元个数的确定 | 第92-96页 |
| ·双隐层BP网络模型在隧道长期沉降的预测 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 6 盾构隧道纵向长期沉降实时监控量测方法 | 第100-114页 |
| ·监测目的 | 第100页 |
| ·监测方案 | 第100-104页 |
| ·仪器选择 | 第100-102页 |
| ·自动监测系统 | 第102-103页 |
| ·测点布置 | 第103-104页 |
| ·监测周期与频率 | 第104页 |
| ·数据处理 | 第104-112页 |
| ·基于共轭梁原理的沉降算法 | 第104-111页 |
| ·监测数据处理 | 第111页 |
| ·安全预警管理 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 7 结论与展望 | 第114-118页 |
| ·主要结论 | 第114-115页 |
| ·创新点 | 第115页 |
| ·展望 | 第115-118页 |
| 参考文献 | 第118-126页 |
| 作者简历 | 第126-130页 |
| 学位论文数据集 | 第130页 |